La clasificación multivariante de áreas geográficas como una alternativa útil a la investigación salubrista Multivariate classification of geographic areas as a useful alternative for public health research

Introducción Se ejemplifica el uso de técnicas jerárquicas de aglomeración mediante similaridades multivariadas y su utilidad para correlacionar y explicar estadísticas de da o a la salud, como una herramienta útil a los propósitos de la investigación salubrista involucrando al espacio. Objetivos Identificar constructos multivariantes contextuales en unidades geográficas y relacionarlos con da os a la salud. Métodos Se realizó una clasificación multivariante de los 169 municipios cubanos utilizando técnicas de conglomerados jerárquicos no supervisados. Los ejes analíticos fueron: demográfico, económico y condiciones de vida. Se utilizaron además técnicas de correlación y regresión con indicadores de da o. Resultados Se caracterizaron 4 estratos multivariados y se comprobó el efectivo carácter ordinal que presentan respecto a la respuesta de da o en relación con la morbilidad y mortalidad de las enfermedades crónicas no transmisibles (7 de 11 indicadores), y morbilidad por enfermedades transmisibles (2 de 8 indicadores). Los indicadores del PAMI mostraron independencia de los estratos construidos. Conclusiones La metodología utilizada permite discernir una estructura contextual útil para explicar la distribución de eventos de da o estudiados y aún explicar aquellos que por haber cerrado brechas a través de las acciones de programas, resultan independientes de esa estructura contextual. El tratamiento del espacio bajo este enfoque es flexible, refractario a los problemas de análisis de áreas peque as, contigüidades espaciales y cambios de la unidad espacial de análisis, al crear un macroespacio para fines analíticos ulteriores y estructurar el espacio más allá de las fronteras, estableciendo un marco contextual relativamente homogéneo y estable. Estas herramientas son fundamentales para la planificación y evaluación de intervenciones en salud pública y en general, para la gestión de políticas de salud Introduction Use of hierarchical clustering techniques based on multivariate similarities and its advantages for correlation and explanation of health deterioration statistics was exemplified, as a useful tool for health research involving space. Objectives To identify multivariate contextual constructs in geographical units and relate them to health damage. Methods A multivariate classification of the 169 municipalities by using unsupervised hierarchical cluster techniques. The analytical axes were demographic, economic and living conditions. Correlation and regression techniques with health damage indicators were also used. Results Four multivariate strata